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NDD20:一个用于粗粒度和细粒度分类的大型少镜头海豚数据集(CS CV)

在本文中,我们介绍了Northumberland Dolphin数据集2020(NDD20),这是一个具有挑战性的图像数据集,用于粗粒度和细粒度实例分割和分类。这个数据集是NDD的第一个版本,是为了适应计算机视觉在自然保护研究中的迅速扩展,以及生产适合极端环境条件下的野外可部署系统而创建的,这个领域几乎没有开源数据集。NDD20包含两种海豚的大量水上和水下图像,用于传统的粗粒度和细粒度分割,其中包含的所有数据都是在英国诺森伯兰海岸附近的北海人工采集获得的。我们使用了标准的深度学习网络架构(使用NDD20训练)进行实验,并报告了基线结果。

原文题目:NDD20: A large-scale few-shot dolphin dataset for coarse and fine-grained categorisation

原文:We introduce the Northumberland Dolphin Dataset 2020 (NDD20), a challenging image dataset annotated for both coarse and fine-grained instance segmentation and categorisation. This dataset, the first release of the NDD, was created in response to the rapid expansion of computer vision into conservation research and the production of field-deployable systems suited to extreme environmental conditions -- an area with few open source datasets. NDD20 contains a large collection of above and below water images of two different dolphin species for traditional coarse and fine-grained segmentation. All data contained in NDD20 was obtained via manual collection in the North Sea around the Northumberland coastline, UK. We present experimentation using standard deep learning network architecture trained using NDD20 and report baselines results.

原文作者:Cameron Trotter, Georgia Atkinson, Matt Sharpe, Kirsten Richardson, A. Stephen McGough, Nick Wright, Ben Burville, Per Berggren

原文链接:https://arxiv.org/abs/2005.13359

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